Quero obter uma compreensão mais profunda dos mecanismos de treinamento por trás de IAs como ChatGPT e Claude, especialmente os princípios que explicam como elas se tornam cada vez mais inteligentes por meio do feedback humano. Você pode conferir o curso "Aprendizado por Reforço para Grandes Modelos de Linguagem", ministrado por Ernest K. Ryu, professor do Departamento de Matemática da Universidade da Califórnia. Os slides e vídeos que acompanham o curso estão disponíveis gratuitamente. O curso começa com os fundamentos do aprendizado por reforço profundo, aprofundando-se gradualmente na arquitetura Transformer e na moderna tecnologia LLM, e finalmente focando em métodos de treinamento de ponta, como RLHF (Aprendizado por Reforço com Feedback Humano), explicando sistematicamente como tornar os modelos de IA mais inteligentes e mais alinhados às preferências humanas. Link do curso: https://t.co/hKwoSkITJG Conteúdo principal: - Fundamentos de Aprendizado por Reforço Profundo: Teoria MDP, métodos de gradiente de política (A3C, PPO) e outros algoritmos essenciais; - Arquitetura de modelos de linguagem de grande porte: de RNN a Transformer, abrangendo modelos clássicos como BERT e GPT; - Treinamento de Aprendizado por Reforço LLM: Uma explicação detalhada de técnicas como RLHF e DPO que permitem que os modelos sigam instruções humanas; - Princípios do AlphaGo e iteração especializada: aprendendo como aprimorar a capacidade de raciocínio do modelo. O curso exige que os participantes possuam uma base sólida em aprendizado profundo. Ele oferece videoaulas e exemplos de código Jupyter que podem ser executados diretamente, combinando teoria com prática.
